数据指标是产品经理和设计师日常都会看到的事物,像什么 UV、PV、留存率等等。

但也有一些相似的数据指标容易让人混淆,一时间很难分清概念与作用。比如:

  • 退出率、跳出率
  • 转化率 、完成率
  • 人均访问时长、平均单次访问时长

基础扫盲!你会不会搞混这3组相似的数据指标?

因此,笔者本期想理一下这几个容易混淆的数据指标,从「概念、作用、计算方式、案例」这 4 个维度来区别它们,避免工作中出错。

退出率与跳出率

1. 退出率

也叫离开率,指离开页面的次数占该页面总浏览次数的百分比,以浏览量(PV)为计算单位。

作用:反映整体内容、设计等是否深受用户喜欢。退出率越低,说明对用户越喜欢/有用,反之厌烦。

基础扫盲!你会不会搞混这3组相似的数据指标?

计算方式:退出次数/总访问次数*100%

比如:某页面的访问总数(PV)是 5000,而直接离开该页的访问数有 500,那么退出率就是 500/5000*100%=10%

2. 跳出率

跳出率是退出率的一种特殊形式,二者不同的是:

退出率是描述「一段流程中各个页面间」的退出比率。比如用户浏览了页面 ABCD,有页面 D 到 C 的退出率,也有 B 到 A 的退出率。

而跳出率一般形容用户「仅浏览一个页面就退出」的比率。进入某流程只访问了(第)一个页面就离开,没有后续流程。

基础扫盲!你会不会搞混这3组相似的数据指标?

作用:一般反应页面「顶部内容」质量是否具备吸引力、是否得到用户认可。

跳出率越低,证明头部内容越吸引用户,用户越可能往下阅读。

计算方式:访问一个页面后就离开的次数/总访问次数*100%

比如商品购买为例,假设有 1000 人进入了某商品详情页,其中 600 人只在该详情页看了一会就退出页面了,只有 400 人选择了加入购物车/即将购买。

那么这个商品详情页的跳出率就是:600/1000*100%=60%

转化率与完成率

1. 转化率

「转化」指的是用户完成了一个关键结果。这个结果比如是参与了活动、提交了注册、完成了购买等等。

而「转化率」就是完成关键结果的人数占总人数的百分比。

基础扫盲!你会不会搞混这3组相似的数据指标?

作用:反映预期目标的完成情况、页面内容是否受用户喜欢等。

计算方式:完成转化的人数/访问总人数*100%

比如某活动入口的访问量是 5000,只有其中 1000 人点击了‘参与活动’按钮,那这个转化率就是:1000/5000*100%=20%

2. 完成率

完成率是转化率的的一种特殊形式,关注:多少人完成了最终目标。

「转化率」是强调某流程中的各环节效果。而「完成率」更多针对整段流程的最终成果/占比。

基础扫盲!你会不会搞混这3组相似的数据指标?

计算方式:完成整段流程的人数/总访问数*100%

以「购买商品」为例,从浏览商品 > 立即购买 > 提交订单 > 付款 > 完成购买。

假设有 1w 人浏览商品,其中 5k 人点击购买,4k 人提交订单,3.5k 人付款,但最终只有 3k 人完成了购买。

那整体的「商品购买」的完成率就是:3000/10000*100%=30%

作用:通常用于衡量整段操作流程的难易程度。

完成率低,说明用户在某个环节里遇到了问题,导致其没有完成整段流程。

这时记得去看下,是哪段环节的转化率特别低,并进行重点优化,引导用户完成整段流程。

人均访问时长与平均单次访问时长

1. 人均访问时长

这个很好理解,指平均每个用户使用产品、访问页面的时间。

无论用户启动了多少次产品,均以总时长计算。一般以「时」为单位,根据需要再换算成「分」。

作用:反映产品的用户黏性、页面的内容质量。

人均访问时长越高,证明用户黏性强;某活动页面的人均访问时长越低,说明用户对该页内容不感兴趣。

计算方式:使用总时长/访问总人数

比如 3 月 1 日,某产品今日访问用户量为 1 万,累计总使用了 2 万小时,那就是人均时长就是:20000/10000=2 小时。也就是平均每个人使用了 120 分钟。

2. 平均单次访问时长

指平均用户「一次内启动产品」的访问时长,是一个比人均访问时长更细致的指标。

人均访问时长侧重「今日访问时长」,计算用户平均今天在产品上用了多久?而不论启动了多少次产品。

平均单次访问时长侧重「单次打开时长」,计算用户平均一次打开产品会用多久?

基础扫盲!你会不会搞混这3组相似的数据指标?

计算方式:人均访问时长/人均启动次数

比如某音乐 APP,当天的人均访问时长为 0.5 小时、人均启动次数为 1.5 次,那么平均单次访问时长就是:0.5/1.5=0.33 小时,约等于 20 分钟。

当然了,这二者间必定有关联关系。平均单次访问时长增加了,那么人均访问时长也会随着增长的。

总结:

以上就是笔者对这几个数据指标的理解,给大家梳理了一下,好让各位也清楚知道这几个数据指标的「概念、作用、计算方式」等。

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